XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用 I 期肿瘤学试验的概念验证试点研究
本研究旨在利用自然语言处理 (NLP) 技术开发可解释的 AI 方法，将患者与 1 期肿瘤临床试验进行匹配，以应对患者招募方面的挑战，从而提高药物开发的效率。已经开发出一个基于现代 NLP 技术的原型系统，将患者记录与 1 期肿瘤临床试验方案进行匹配。匹配考虑了四个标准：癌症类型、体能状态、基因突变和可测量疾病。系统输出匹配分数摘要以及证据解释。根据领域专家在十二份合成虚拟患者记录和六个临床试验方案的数据集上提供的真实匹配结果，评估了 AI 系统的输出。该系统的精确度为 73.68%，灵敏度/召回率为 56%，准确率为 77.78%，特异性为 89.36%。对错误分类案例的进一步调查表明，缩写的歧义和对上下文的误解是导致错误的重要因素。系统发现所有假阳性病例都没有匹配的证据。据我们所知，目前公共领域中还没有系统采用可解释的基于人工智能的方法来识别 1 期肿瘤试验的最佳患者。这项针对 1 期肿瘤试验开发患者和临床试验匹配人工智能系统的初步尝试取得了令人鼓舞的结果，有望在不牺牲患者试验匹配质量的情况下提高效率。
生理计算如何使人类机器人相互作用受益？
摘要：随着系统的增长越来越大，人类操作员经常被忽略。尽管人类机器人互动（HRI）在认知资源方面可能非常苛刻，但现有系统尚未考虑操作员的心理状态（MS）。由于人类不是天前的代理人，这种缺乏可能导致危险情况。现在，神经生理学和机器学习工具的数量越来越多，可以进行有效的操作员的MS监视。因此，在闭环解决方案中向MS发送反馈。涉及一致的自动化计划技术来处理这种过程可能是重要的资产。这篇观点文章旨在为读者提供重要的文献综合，以期实施适应操作员MS的系统，以改善人类机器人操作的安全性和性能。首先，对于远程操作，对这种方法的需求是HRI的示例。然后，定义了几种对这种类型的HRI至关重要的MS，以及相关的电生理标记。将重点放在链接到与任务和任务需求的主要降级MS以及与系统输出（即反馈和警报）链接的附带MS。最后，详细详细介绍了共生HRI的原理，并提出了一种解决方案，将操作员状态向量包括在系统中，使用混合定位性决策框架来驱动这种相互作用。
飞行中失控 - 华盛顿州利尔蒙斯以西 154 公里，2008 年 10 月 7 日，
摘要 2008 年 10 月 7 日，一架空客 A330-303 飞机（注册号 VH-QPA，航班号为澳航 72）从新加坡起飞，执行定期客运服务，飞往西澳大利亚珀斯。当飞机在 37,000 英尺的高度巡航时，飞机的三个大气数据惯性参考装置 (ADIRU) 之一开始向其他飞机系统输出所有飞行参数的间歇性错误值（尖峰）。两分钟后，由于迎角 (AOA) 数据出现尖峰，飞机的飞行控制主计算机 (FCPC) 命令飞机俯冲。机上 303 名乘客中至少有 110 人和 12 名机组人员中有 9 人受伤；其中 12 名乘客受重伤，另有 39 人送往医院接受治疗。虽然 FCPC 算法处理 AOA 数据通常非常有效，但它无法处理一个 ADIRU 的 AOA 出现多个峰值且间隔 1.2 秒的情况。该事件是 A330/A340 飞机超过 2800 万飞行小时中唯一已知的因该设计限制导致俯冲命令的例子，飞机制造商随后重新设计了 AOA 算法，以防止再次发生相同类型的事故。每个间歇性数据峰值可能都是在 LTN-101 ADIRU 的中央处理器 (CPU) 模块将一个参数的数据值与另一个参数的标签相结合时产生的。故障模式可能是由
治疗目标和多模式设备干预
本文是对有效的非侵入性疗法的跨学科叙事回顾，越来越多地用于恢复慢性脊髓损伤患者的功能（SCI）。首先提出的是原发性病变正在运动的继发性损伤级联反应和治疗性发育中的亮点，以减轻急性病理生理过程。然后总结是当前调节NORAD肾功能，血清素能和多巴胺能神经递质的药理策略，以增强亚急性和慢性SCI的长凳和临床研究的恢复。上次检查的是如何全面地设计神经力学设备（即电刺激，机器人辅助，脑部计算机界面和增强的感觉反馈），以吸引传出和传播的摩托学途径以诱导基于神经泄露性的神经模式产生。新兴证据表明，人类神经肌肉骨骼系统的计算模型（即人数字双胞胎）可以用作功能化的锚固剂，以将不同的神经力学和药理干预措施整合到单一的多模态原则中。如果适当地构建该系统，可以通过协调异质生物感觉，系统输出和控制信号来网络网络优化治疗结果。总体而言，这些康复方案涉及神经调节以引起保存的上脊髓，内部和周围神经肌肉电路中有益的适应性变化，以引起神经系统改善。因此，定性地推进对脊髓神经生物学和神经力学的理论理解对于设计新方法来恢复SCI后的运动是关键的。未来的研究工作应集中于个性化组合疗法，包括药理辅助，有针对性的神经生物学和神经肌肉修复以及脑部计算机界面，这些疗法遵循多模式的神经力学原理。
机器人规则
* 法学教授（已退休），曾任芝加哥肯特法学院院长。律师资格：弗吉尼亚州、宾夕法尼亚州（非活跃）、哥伦比亚特区、马里兰州、伊利诺伊州（非活跃）、美国最高法院。撰写了 100 多篇文章和 25 部书籍，涉及争议解决、技术与法律以及劳动法。商用直升机和私人仪表飞机飞行员。特级业余无线电爱好者 (K9KDF)。作者自 1980 年代中期以来一直关注人工智能的发展，并编写了一个专家系统来评估解雇员工的合法性。他曾担任美国行政会议的顾问，教授行政法，并撰写了许多关于监管新技术方面的文章。本文是关于法律和生成人工智能的五篇文章中的第四篇。第一篇，《机器人的版权？》（57 I ND . UL R EV . 139 (2023)），探讨了生成人工智能程序的输出是否有资格获得版权保护。第二篇文章《机器人作为海盗》（Robots as Pirates, 73 C ATH . UL R EV . ___ (2024)）评估了生成人工智能程序对其学习数据库中的作品侵犯版权承担责任的可能性。第三篇文章《机器人诽谤者》（Robot Slanderers, 46 U. A RK . L ITTLE R OCK L. R EV . ___ (2024)）考虑了根据生成人工智能系统输出中的事实陈述不实而导致的诽谤理论进行恢复的可能性。第五篇文章《机器人工作毁灭者》（Robot Job Destroyer, 84 LA. L. R EV . 207 (2023)）评估了生成人工智能将取代大量员工的说法，并得出结论，这些可怕的预测被大大夸大了。
量子存储器：回顾
William Horrocks，OPTI 646 最终论文摘要。虽然量子信息科学在概念上与经典计算和理论有许多相似之处，但需要从头开始重新构想一些组件，才能有效地处理量子信息。“记忆”的概念，更具体地说，信息存储的构成就是这些概念之一。量子存储系统是众多对 NISQ 设备及其他设备的操作至关重要的系统之一。虽然量子存储器的基本功能类似于经典存储器，但量子状态下脆弱信息的细微差别需要仔细构建存储系统。在解决了量子存储器的基本功能之后，将介绍一个简单的实现，以进一步阐述要点。与传统计算类似，由于功能相似，多种设备都属于“存储器”的标签，但人们可以选择一些特征来优化其他特征，以最适合当前的情况。最后，我将以快速提及量子存储器协议和应用程序的一些有趣的最新发展来结束这篇评论。感兴趣的读者将根据需要参考文献。 1. 基本原理和功能 如前所述，量子存储器在功能上在概念上与经典存储器相似。一般来说，两者都负责记录所需信息并允许用户在稍后指定的时间访问。在非常简单的层面上，经典计算中的读写过程非常简单。要写入，外部系统输出一个二进制值零或一，该值被发送到经典存储器并被观察，并且存储器系统的一部分被更改以反映传入的值。类似地，读取操作可以被认为是逆操作；读取请求在指定时间触发，观察、复制存储器中的指定值并将其发送到所需位置。 在量子存储系统中，虽然中心思想相似，但量子信息所带来的挑战（主要是由于坍缩假设和不可克隆定理）要求谨慎处理存储问题。虽然期望很简单，但实现往往并非如此；必须在不改变系统的情况下“记录”未知的量子状态，并在用户定义的时间重现，同时避免直接干扰状态。由于量子信息的脆弱性，要高效完成这项工作相当困难。然而，正如量子力学提出挑战一样，巧妙地使用基本的量子光学概念可以提供多种解决方案。这些解决方案的复杂性最好通过一个例子来说明。2. 实验实现、性能参数和附加功能虽然它们都具有相似的功能，将量子记忆系统划分为不同的类别有助于使问题更容易处理。根据（Simon 等人，2010 年），量子记忆方案可以分为四个不同的类别：单光子记忆、一般状态记忆
将可再生能源与电力储存相结合
Roy L. Nersesian 化石燃料、水力、核能和地热发电厂将可控产出与不可控需求相匹配。可以相当有把握地估计短期电力需求。发电厂的投产或停产是为了预测电力需求在早上增长，在下午和傍晚达到峰值，在深夜下降。一些发电厂（核能和煤炭）满负荷运转以满足基本负荷需求，而其他发电厂（天然气和水力）则根据不断变化的可变负荷需求增加和减少产能。加拿大、挪威、巴西和许多发展中国家的水电和法国的核电既满足基本需求，也满足可变需求。本文重点介绍如何通过模拟电力存储性能来将不确定或不可控的供应转变为可靠和可控的供应。虽然水力和地热是可控的可再生能源，但更具挑战性的是太阳能和风能。是的，太阳每天都在照耀，但云层呢？是的，风每天都在吹，但风速呢？因此，太阳能和风能的产出是不确定的；因此无法控制。随着太阳能和风能的持续增长，将无法控制的供应与无法控制的需求相匹配对公用事业运营商来说是一个越来越大的挑战。如果没有大规模的电力储存手段，随着太阳能和风能相对于可控的传统供应的重要性增加，这可能会成为一项艰巨的任务。如果有足够的电力储存，调度员可以从中补偿太阳能和风能产量的下降，就像增加化石燃料电厂一样，太阳能和风能就可以转化为可控的电源。电力储存可以比作传统的商品库存，在需求低迷时储存过剩的生产，在需求增加时减少生产。这允许或多或少保持生产平衡，库存可以吸收销售波动。同样，如果太阳能和风能产量的变化可以被引导到足够容量的电力储存中，那么太阳能和风能就可以转化为可控的供应。抽水蓄能电站或重力电池可以储存和供应电力，以弥补电力供需之间的不匹配。抽水蓄能电站或重力电池由两个不同高度的水库组成，水库上装有可逆式水泵涡轮机。多余的电力用于将水从下水库抽到上水库，电力则由水从上水库流向下水库的重力流产生。泵和涡轮机是同一种设备，驱动涡轮机将水抽到较高海拔的电动机变成发电机，水通过涡轮机流到较低海拔，从而产生动力。公用事业电池的功能与抽水蓄能电站相同，即储存剩余电力，以便调度以弥补短缺。目前，只有重力电池具有为公用事业服务所需的存储容量。公用事业电池正在开发中，但电池设计必须取得技术突破，以找到一种低成本材料，既能储存大量电力，又能适应快速充电和放电。本文旨在说明如何依靠 @RISK 模拟软件来模拟位于不同地点的太阳能和风力发电场系统的输出，从而处理可再生能源固有的不确定性。1 然后将系统输出与不确定的需求进行比较，以获得供需不匹配的概率分布。然后使用该概率分布来确定重力电池的尺寸，以补偿供需的变化，从而将不确定的供应转变为可控的供应，以满足需求的变化。公用事业电池的尺寸计算将遵循相同的一般格式。1 @RISK 模拟软件可从 Palisade Corporation (www.palisade.com) 获得。本文主题来自《能源风险建模》，可从 www.palisade.com/books/energy.asp 获取。作者是蒙茅斯大学 (rnersesi@monmouth.edu) 的教授，还撰写了《21 世纪的能源》(2010 年) 及其更新版本《能源经济学：市场、历史和政策》，该书将于 2016 年由 Routledge Publishing (www.routledge.com) 出版。《历史与政策》将于 2016 年由 Routledge Publishing（www.routledge.com）出版。《历史与政策》将于 2016 年由 Routledge Publishing（www.routledge.com）出版。